# encoding=utf-8

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
#显示中文
from pylab import *  #显示中文

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #显示中文
#画图中显示负号
import matplotlib

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

from sklearn import datasets
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 使用朴素贝叶斯算法，计算鸢尾花数据集
# 1.	导入必要的数据集（10分）
# 2.	导入数据集
# a)	使用sklearn自带鸢尾花数据集（10分）
iris = datasets.load_iris()
# b)	切分x和y（10分）
X = iris.data
y = iris.target
# 3.	数据预处理
# a)	将数据使用留出法进行切分，比例6:4（10分）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=14)
# 4.	模型训练
# a)	调用高斯朴素贝叶斯算法（10分）
gnb = GaussianNB()
# b)	拟合数据（10分）
gnb.fit(X_train, y_train)
# c)	预测数据信息（10分）
y_pred = gnb.predict(X_test)
print(y_pred)
# d)	打印模型预测的概率（10分）
print(gnb.predict_proba(X_test))
# 5.	模型评估
# a)	计算模型的准确率（10分）
print(accuracy_score(y_test, y_pred))
# b)	打印输出分类报告（10分）
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
